如何在Python大熊猫中的任何行都有NaN值之后删除列
如何在Python大熊猫中的任何行都有NaN值之后删除列
提问于 2020-10-09 16:43:36
玩具示例代码
假设我跟踪了DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A":[11,21,31], "B":[12,22,32], "C":[np.nan,23,33], "D":[np.nan,24,34], "E":[15,25,35]})它将返回：
>>> df
A B C D E
0 11 12 NaN NaN 15
1 21 22 23.0 24.0 25
2 31 32 33.0 34.0 35删除所有具有nan值的列
我知道如何删除具有nan值的所有列，如下所示：
out1 = df.dropna(axis=1, how="any")返回：
>>> out1
A B E
0 11 12 15
1 21 22 25
2 31 32 35预期产出
但是，我期望的是在找到nan值之后删除所有列。在玩具示例代码中，预期的输出是：
A B
0 11 12
1 21 22
2 31 32问题
在nan在pandas DataFrame的任何行中找到之后，我如何删除所有列？
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-10-09 16:52:13
我要做的是：
检查每个元素是否为空/不为null
- cumulative和--列的每一行--
- 检查每一列，跨行
- --使用该结果作为索引器：
df.loc[:, ~df.isna().cumsum(axis=1).any(axis=0)]给我：
A B
0 11 12
1 21 22
2 31 32页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64284130
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